Bem, a sugestão que me parece mais pertinente é ver o que é utilizado para estes modelos logísticos e de sobrevivência, e adapte para os lineares, pensando que os outros dois modelos também são lineares a partir da definição apropriada da família de distribuição e função link que vc utiliza. A extensão para mim pareceria natural, dentro do framework de GLMs.<div>
<br></div><div><div>O R deve fornecer algo parecido em pacotes para CART, Redes Neurais, etc...</div><div><br></div><div>Outra sugestão, veja como algumas fórmulas foram propostas para por exemplo Filtração Glomerular para classificação do estágio doenças renais crônicas (a partir da Creatinina), previsão de % de gordura por soma de pregas, Framinghan, etc...são todos modelos deste tipo que vc parece buscar, e que profissionais de saúde usam no dia e dia, e por mais críticas que possamos ter como estatísticos a estes modelos, eles funcionam nos serviços.</div>
<div><br></div><div>Mas certamente, a ideia do R2 sugerida, para mim não faz sentido.</div><div><br></div><div><br></div><div>Abs</div><div><br><div class="gmail_quote">Em 9 de agosto de 2012 09:27, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <span dir="ltr"><<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com" target="_blank">emmanuel.brasil@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Amigos de R,</font></font><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br>
</font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Conceitualmente falando, a unica coisa que eu poderia comentar é essa ideia não é minha. Ha uma literatura extensa a respeito de modelos para predição. </font></font></div>
<div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Vide </font></font><a href="http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false</a></div>
<div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">ou </font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br>
</font></font></div><div><a href="http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false</a>
</div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Dentro de modelos de predição clinica ou ferramentas de suporte a decisão, ha conceitos como desenvolvimento ou ajuste de modelos, calibração ou penalização de modelos, validação interna, e validação externa. Essa ultima pode ser validação cruzada, temporal, ou simultanea propriamente dita. </font></font></div>
<div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Imaginem que há um modelo em que estima a probabilidade de um sujeito ser portador de uma doença de transmissão aérea. Com esse modelo o médico pode decidir se o paciente ficará em isolamento respiratorio ou não na chegada do paciente no hospital. Mas percebam que o modelo foi desenvolvido em outros pacientes. O que interessa nesse momento é se para este paciente em particular o modelo funcionará razoavelmente. O que representa essa ideia é a validação externa, e isso vai alem representação da população pela amostra ou de características da amostra. Geralmente o desempenho dos modelos em validação externa é pior que o desempenho no ajuste inicial. Isso é o superajuste, que parece ser muito frequente em modelos para predição, e é por isso que se recomenda a calibração de modelos para uso em predição. Essas ideias possuem analogia com o aprendizado, validação e simulação de redes neurais. </font></font></div>
<div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Mais uma vez a pergunta inicial. Eu encontrei funções que fazem a estimativa de desempenho de modelo em valores previstos pelos modelos em outros dados para logisticos e sobrevivencia, mas não encontrei para modelos lineares. Alguem poderia me indicar alguma forma de estimar o desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros dados?</font></font></div>
<div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br></font></font></div><div><font color="#000066"><font face="courier new,monospace">Abraço forte,</font></font></div><div><div class="im"><font color="#000066"><font face="courier new,monospace"><br clear="all">
</font></font><font face="'courier new', monospace" style color="#000066">Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil</font><div><font face="'courier new', monospace" style color="#000066">Curriculum Lattes:
<span style="text-align:left"><a href="http://lattes.cnpq.br/6597654894290806" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6597654894290806</a></span> <br>Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas<br>Fundação Oswaldo Cruz<br>
Rio de Janeiro - Brasil<br>Av. Brasil 4365, <br>CEP 21040-360,<br>Tel 55 <a href="tel:21%203865-9648" value="+12138659648" target="_blank">21 3865-9648</a><br>email: <a href="mailto:pedro.brasil@ipec.fiocruz.br" target="_blank">pedro.brasil@ipec.fiocruz.br</a><br>
email: <a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com" target="_blank">emmanuel.brasil@gmail.com</a><br>
<br>---Apoio aos softwares livres<br><a href="http://www.zotero.org" target="_blank">www.zotero.org</a> - gerenciamento de referências bibliográficas. <br><a href="http://www.broffice.org" target="_blank">www.broffice.org</a> ou <a href="http://www.libreoffice.org/" target="_blank">www.libreoffice.org</a> - textos, planilhas ou apresentações.<br>
<a href="http://www.epidata.dk" target="_blank">www.epidata.dk</a> - entrada de dados.<br><a href="http://www.r-project.org" target="_blank">www.r-project.org</a> - análise de dados.<br><a href="http://www.ubuntu.com" target="_blank">www.ubuntu.com</a> - sistema operacional</font></div>
<br>
<br><br></div><div class="gmail_quote">Em 8 de agosto de 2012 20:37, Fernando Colugnati <span dir="ltr"><<a href="mailto:fcolugnati@gmail.com" target="_blank">fcolugnati@gmail.com</a>></span> escreveu:<div><div class="h5">
<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).<div>
<br></div><div>"quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan já apontou no email dele).</div>
<div><br></div><div>Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado, vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...).</div>
<div><br></div><div>Abs<br><br><br><div class="gmail_quote">Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <span dir="ltr"><<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com" target="_blank">emmanuel.brasil@gmail.com</a>></span> escreveu:<div>
<div><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><p>Ivan,</p>
<p>Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo. O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no ajuste inicial. <br>
Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. <br>
No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os mpdelos lineares. </p>
<p>Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as previsoes no w1 pelo mesmo modelo.</p>
<p>Pedro Brasil<br>
via Android (:)=</p>
<div class="gmail_quote">Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br</a>> escreveu:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div><div>
<div><div style="font-size:12pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div><span>Bom dia Pedro!</span></div><div><br><span></span></div><div><span>Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a amostra w2 e comparar os R2, embora não
vejo muito sentido nisso, pois é claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples processo de amostragem.</span></div>
<div><br><span></span></div><div><span>Abraço!</span></div><div><br><span></span></div><div><span>(S,f,P)</span></div><div><span>Allaman</span></div><div> </div><div style="background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent" face="comic sans ms" size="2"><font size="1"><b><br>
</b></font></font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">\begin{signature}</font></font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif"><<>>=</font></font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center">
<font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Universidade Estadual de Santa Cruz</font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center">
<font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Ilhéus/BA - Brasil</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596" target="_blank">+55 73 3680-5596</a></font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a></font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">@</font></font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center">
<font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">\end{signature}</font></font></div></div></div><br></div></div>_______________________________________________<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div>
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Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
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Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
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